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ZooKeeper基本原理 ZooKeeper简介 ZooKeeper是一个分布式、高可用性的协调服务。在大数据产品中主要提供两个功能: 帮助系统避免单点故障,建立可靠的应用程序。 提供分布式协作服务和维护配置信息。 ZooKeeper结构 ZooKeeper集群中的节点分为三种角色
Oozie客户端配置说明 操作场景 该任务指导用户在运维场景或业务场景中使用Oozie客户端。Oozie支持提交多种类型任务,例如Hive、Spark2x、Loader、Mapreduce、Java、DistCp、Shell、HDFS、SSH、SubWorkflow、Streaming
克隆MRS集群 当新建集群与某原有集群配置相同时,可使用克隆集群功能快速创建集群。 克隆MRS集群使用限制 已删除的集群仅支持删除3个月内的集群进行克隆。 克隆包周期集群时默认不自动续费。 磁盘类型为专属分布式存储的集群不允许克隆。 克隆时仅可以修改为更高集群版本,无法克隆创建历史版本集群
配置FlinkServer作业中使用UDF 本章节适用于MRS 3.1.2及之后的版本。 用户可以自定义一些函数,用于扩展SQL以满足个性化的需求,这类函数称为UDF。用户可以在Flink WebUI界面中上传并管理UDF jar包,然后在运行作业时调用相关UDF函数。 Flink
运行IoTDB UDF样例程序 UDF完整样例程序 可以参考IoTDB UDF样例代码章节。 操作步骤 UDF注册。 注册一个全类名为“com.xxx.bigdata.iotdb.UDTFExample”的UDF可以按如下流程进行: 将项目打成Jar包,如果使用Maven管理项目,
配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置场景 本章节操作适用于MRS 3.x及之后版本。 分布式缓存在两种情况下非常有用。 滚动升级 在升级过程中,应用程序必须保持文字内容(jar文件或配置文件)不变。而这些内容并非基于当前版本的Yarn,而是要基于其提交时的版本。一般情况下
配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置场景 本章节操作适用于MRS 3.x及之后版本。 分布式缓存在两种情况下非常有用。 滚动升级 在升级过程中,应用程序必须保持文字内容(jar文件或配置文件)不变。而这些内容并非基于当前版本的Yarn,而是要基于其提交时的版本。一般情况下
修改或重置MRS集群admin用户密码 “admin”是Manager的系统管理员账号,建议用户参考修改admin用户密码定期修改密码,提高系统安全性。用户在密码丢失情况可参考重置admin用户密码进行重置。 修改该密码会导致已经下载的用户凭证不可用,请修改该密码后重新下载认证凭据并替换旧凭据
MRS集群Task节点弹性伸缩概述 在大数据应用,尤其是实时分析处理数据的场景中,常常需要根据数据量的变化动态调整集群节点数量以增减资源。MRS的弹性伸缩规则功能支持根据集群负载对集群的Task节点进行弹性伸缩。如果数据量是按照周期进行有规律的变化,用户可以按照固定时间段来自动调整
使用Flume服务端从本地采集静态日志保存到HDFS 该任务指导用户使用Flume服务端从本地采集静态日志保存到HDFS上“/flume/test”目录下。 本配置默认集群网络环境是安全的,数据传输过程不需要启用SSL认证。如需使用加密方式,请参考配置Flume加密传输数据采集任务
使用Spark BulkLoad工具同步数据到HBase表中 Spark BulkLoad工具支持快速同步Hive或Spark表数据到HBase表中,支持全量或增量导入ORC/PAQUET等格式的表数据。 使用Spark BulkLoad同步数据类型数据到HBase表中时,存在以下限制
更新弹性伸缩策略 功能介绍 更新弹性伸缩策略。 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /v2/{project_id}/autoscaling-policy/{cluster_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String
创建弹性伸缩策略 功能介绍 创建弹性伸缩策略。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v2/{project_id}/autoscaling-policy/{cluster_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String
提升HBase Put和Scan性能综合调优 操作场景 HBase有很多与读写性能相关的配置参数。读写请求负载不同的情况下,配置参数需要进行相应的调整,本章节旨在指导用户通过修改RegionServer配置参数进行读写性能调优。 本章节适用于MRS 3.x及之后版本。 操作步骤 登录
提升HBase Put和Scan数据性能 操作场景 HBase有很多与读写性能相关的配置参数。读写请求负载不同的情况下,配置参数需要进行相应的调整,本章节旨在指导用户通过修改RegionServer配置参数进行读写性能调优。 操作步骤 登录FusionInsight Manager
分布式Scan HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase,使用hbaseRDD方法以特定的规则扫描HBase表。 数据规划 使用操作Avro格式数据章节中创建的HBase数据表。 开发思路 设置scan的规则,例如:setCaching
分布式Scan HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase,使用hbaseRDD方法以特定的规则扫描HBase表。 数据规划 使用操作Avro格式数据章节中创建的HBase数据表。 开发思路 设置scan的规则,例如:setCaching
BulkDelete接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase,将要删除的数据的rowKey构造成rdd,然后通过HBaseContext的bulkDelete接口对HBase表上这些rowKey对应的数据进行删除。 数据规划
使用Loader从HDFS导入数据到ClickHouse 操作场景 该任务指导用户使用Loader将文件从HDFS导入到ClickHouse。 前提条件 创建或获取该任务中创建Loader作业的业务用户和密码。 确保用户已授权访问作业执行时操作的HDFS目录和数据。 ClickHouse
快速开发Hive HCatalog应用 Hive是一个开源的,建立在Hadoop上的数据仓库框架,提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据,其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务,从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive